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  • 香农信息量

    千次阅读 多人点赞 2018-12-18 08:40:07
    如果是连续型随机变量的情况,设ppp为随机变量XXX的概率分布,即p(x)p(x)p(x)为随机变量XXX在X=xX=xX=x处的概率密度函数值,则随机变量XXX在X=xX=xX=x处的...这时香农信息量单位为比特。(如果非连续型随机变量,...

    如果是连续型随机变量的情况,设 p p p为随机变量 X X X的概率分布,即 p ( x ) p(x) p(x)为随机变量 X X X X = x X=x X=x处的概率密度函数值,则随机变量 X X X X = x X=x X=x处的香农信息量定义为: − l o g 2 p ( x ) = l o g 2 1 p ( x ) -log_2p(x)=log_2\frac{1}{p(x)} log2p(x)=log2p(x)1
    这时香农信息量的单位为比特。(如果非连续型随机变量,则为某一具体随机事件的概率,其他的同上)

    香农信息量用于刻画消除随机变量在处的不确定性所需的信息量的大小。

    上面是香农信息量的完整而严谨的表达,基本上读完就只剩下一个问题,为什么是这个式子?为了方便理解我们先看一下香农信息量在数据压缩应用的一般流程。

    假设我们有一段数据长下面这样: a a B a a a V a a a a a aaBaaaVaaaaa aaBaaaVaaaaa

    可以算出三个字母出现的概率分别为:

    a : 10 12 , B : 1 12 , V : 1 12 a:\frac{10}{12},B:\frac{1}{12},V:\frac{1}{12} a:1210B:121V:121

    香农信息量为: a : 0.263 , B : 3.585 , V : 3.585 a:0.263,B:3.585,V:3.585 a:0.263B:3.585V:3.585

    也就是说如果我们要用比特来表述这几个字母,分别需要 0.263 , 3.585 , 3.585 0.263,3.585,3.585 0.2633.5853.585个这样的比特。当然,由于比特是整数的,因此应该向上取整,变为 1 , 4 , 4 1,4,4 144个比特。

    这个时候我们就可以按照这个指导对字母进行编码,比如把 a a a编码为" 0 0 0",把 B B B编码为" 1000 1000 1000", V V V编码为" 1001 1001 1001",然后用编码替换掉字母来完成压缩编码,数据压缩结果为: 001000000100100000 001000000100100000 001000000100100000

    上面例子看起来有点不合理,因为如果我们去搞,我们会编码出不一样的东西,如 a a a编码为" 0 0 0", B B B编码为" 10 10 10", V V V编码为" 11 11 11",因此可以把数据压缩的更小。那么问题出现在哪呢?

    出现在这里的B和V这两个字母只用两个比特进行编码对于他们自身而言并不是充分的。在另外一个压缩的例子中,可以一下子就看出来: a b B c d e V f h g i m abBcdeVfhgim abBcdeVfhgim

    上面的每一个字母出现的概率都为 1 12 \frac{1}{12} 121,假设我们还是以两个比特去编码 B B B V V V,那么就无法完全区分出12​个字母。而如果是4个比特,便有16种可能性,可以足够区分这​12个字母。

    现在回过头来看香农信息量的公式,它正是告诉我们,如果已经知道一个事件出现的概率,至少需要多少的比特数才能完整描绘这个事件(无论外部其他事件的概率怎么变化),其中为底的2就是比特的两种可能性,而因为二分是一个除的关系,因此自变量是概率分之一而不是概率本身。

    感性的看,如果我们知道 a a a出现的概率为 5 6 \frac{5}{6} 65,那么用比特中的"0"状态来表述它是完全合理的,因为其他事件的概率总和只有 1 6 \frac{1}{6} 61,但我们给这 1 6 \frac{1}{6} 61空出了比特的"1"这 1 2 \frac{1}{2} 21的空间来表达他们,是完全足够的。

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  • 信息量为什么要表示成对数的形式

    万次阅读 多人点赞 2018-01-18 21:06:20
    近期在路上进行了不少的思考,任何方面,任何领域…我会把这些记录在手机的备忘录里,然后在周末总结出来,早就成了习惯。   近日对信息论,排队论以及贝叶斯定理...人问一件事发生后所携带的信息量为什么要表示成

    近期在路上进行了不少的思考,任何方面,任何领域…我会把这些记录在手机的备忘录里,然后在周末总结出来,早就成了习惯。

      近日对信息论排队论以及贝叶斯定理关注比较多,后二者可以完全改造TCP的拥塞控制机制,所以基础还是要夯实的。本文描述一个基础中的基础,后续我会追加关于对这些基础背后的一些哲学层面上的思考,但由于今天只是周四,就只能到周六了。


    有人问一件事发生后所携带的信息量为什么要表示成事件发生概率的对数的形式,我在文章《不知为不知–信息论和最大熵原则》里面的香农的信息论一节中已经回答过了,这里再次列一下:

    这里写图片描述

    这里应该说的很明白了。之所以还是有人问,那是因为他们想知道为什么“第三点要求确定了对数关系”,依据是什么?本文我给出一个数学上的说明。

      首先把上述三点翻译成数学语言:

    f(x)AxA

    limr0f(r)=+

    f(1)=0

    f(x1x2)=f(x1)+f(x2)    x1,x2(0,1]

    然后这就成了一道我们都很熟悉的数学题:

    f(x)x(0,1]f(xy)=f(x)+f(y)f(x)

    是的,这是一个函数方程,把它解出来就是答案!说到这里,很多人就觉得容易了,我这里仅给出一个推导,实际的解法有太多。


    x=y=1
    f(1)=f(1)+f(1),f(1)=0,

    f(1)f(x)

    =1xf(t)dt

    =1xf(t+dt)f(t)dtdt

    =1xf(tt+dtt)f(t)dtdt

    =1xf(t)+f(1+dtt)f(t)dtdt

    =1xf(1+dtt)dtdt

    =1xf(1+dtt)f(1)dtdt

    =1x1tf(1+dtt)f(1)dttdt

    limdt0dtt=0,

    f(1)f(x)=1x1tf(1)dt    =>

    0f(x)=f(1)1x1tdt,0<t1f(1)=0

    f(x)=f(1)lnx    (x(0,1])

    到此基本已经完成了推导,如果觉得底数为 e 不代表一般性,那么就来个换底公式归一化一下:

    f(x)=f(1)logaelogax

    γ=logaef(1)γ

    F(x)=γf(x)=logax

    F(x)γ

    最后的这个缩放系数可以理解成信息量的单位,不管最终的 loga 中的底数 a 是多少,只要a是确定的,那么以 a 为底数度量的信息量的比例都是一致的,也就是说它们是相似的。鉴于不同事件发生的信息量是一个相对值,所以说,这里可以忽略这个缩放系数γ,最终信息量记为:

    f(x)=logax


    我们发现,这其实是一个多么简单的过程,基本上就是在学习了函数方程后的一道每个人必须完成的课后作业题。

      在一段不长不短的时间以后,接触到了信息论,却对信息量为什么表示成概率的对数迷惑不解,追溯起来当初在考试的时候,关于已知限制条件求解 f(x) 通解的试题那可以说是信手拈来啊…


    解题归解题,又扯了一些没用的…

      如果说本文这个数学推导还是无法让人信服,那么接下来的问题就上升到哲学高度了,问题很简单:对数的本质是什么,为什么人们笃爱对数?

      道可道非常道,终极的东西往往是无法表达的,所以就只能举一些例子来理解,这些例子其实就是柏拉图的影子。今天有点晚了,周末时,我会写一篇文章说说我对对数贝叶斯定理的看法。

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  • 香农信息量、信息熵、交叉熵

    千次阅读 2018-07-19 17:05:48
    其中对数以2为底,这时香农信息量单位为比特。香农信息量用于刻画消除随机变量X在x处的不确定性所需的信息量的大小。如随机事件“中国足球进不了世界杯”不需要多少信息量(比如要不要多观察几场球赛的表现)就...

    香农信息量:

    只考虑连续型随机变量的情况。设p为随机变量X的概率分布,即p(x)为随机变量X在X=x处的概率密度函数值,随机变量X在x处的香农信息量定义为:

    其中对数以2为底,这时香农信息量的单位为比特。香农信息量用于刻画消除随机变量X在x处的不确定性所需的信息量的大小。如随机事件“中国足球进不了世界杯”不需要多少信息量(比如要不要多观察几场球赛的表现)就可以消除不确定性,因此该随机事件的香农信息量就少。再比如“抛一个硬币出现正面”,要消除它的不确定性,通过简单计算,需要1比特信息量,这意味着随机试验完成后才能消除不确定性。

    可以近似地将不确定性视为信息量。一个消息带来的不确定性大,就是带来的信息量大。比如,带来一个信息:x=sun raise in east,其概率p(x)=1,信息量视为0。

    带来另一个信息:y=明天有一个老师要抽查作业------带来了很多不确定性——8个老师,其中一个要抽查,另外7个不抽查,那么就值得我去思索判断推理这其中的信息了------高不确定性,高信息量。

    信息熵:

    刚才定义了随机变量在一个点处的香农信息量,那么如何衡量随机变量X(或整个样本空间)的总体香农信息量呢?下面就要引出随机变量X的信息熵的概念,或概率分布p的信息熵。信息熵H(p)是香农信息量-logp(x)的数学期望,即所有X=x处的香农信息量的和,由于每一个x的出现概率不一样(用概率密度函数值p(x)衡量),需要用p(x)加权求和。因此信息熵是用于刻画消除随机变量X的不确定性所需要的总体信息量的大小。其数学定义如下:

    交叉熵:

    假设q(x)是用来拟合p(x)的概率分布,x属于p的样本空间,交叉熵用于衡量q在拟合p的过程中,用于消除不确定性而充分使用的信息量大小(理解为衡量q为了拟合p所付出的努力,另外注意交叉熵定义里的“充分使用”和信息熵定义里的“所需”的区别,“充分使用”不一定能达到全部,“所需”是指全部)。

    由于在每一个点X=x处q的香农信息量为-logq(x),也就是在点X=x处,q消除不确定性而充分使用的信息量为-logq(x)(理解为衡量q在X=x处为了拟合p所作的努力),那么就可以计算出在整个样本空间上q消除不确定性而充分使用的总体信息量,即-logq(x)的数学期望,由于每个x的权重为p(x),因此交叉熵H(p,q)为:

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  • 定义:在随机变量X中,事件x的(自)信息量I(X=x)I(X=x)I(X=x)简写为I(x)=−log2p(x)I(x)=−log_2 p(x)I(x)=−log2​p(x),单位bitbitbit。 可见,概率越小,信息量越大;概率越大,信息量越小。 2. 特性

    读论文时,发现关于信息论一无所知的样子,基本概念十分混淆,下面是一些基本概念及对应的理解~

    一. 信息量

    1. 定义

    信息量是对事件的不确定性的度量,单位bit。

    定义:在随机变量X中,事件x的(自)信息量 I ( X = x ) I(X=x) I(X=x)简写为 I ( x ) = − l o g 2 p ( x ) I(x)=−log_2 p(x) I(x)=log2p(x),单位 b i t bit bit

    可见,概率越小,信息量越大;概率越大,信息量越小。

    2. 特性

    (摘自曹雪红编著的《信息论与编码》)

    1. p ( x ) = 1 , I ( x ) = 0 p(x)=1,I(x)=0 p(x)=1,I(x)=0;

    2. p ( x ) = 0 , I ( x ) = ∞ p(x)=0,I(x)=\infty p(x)=0,I(x)=

    3. 若两个事件x,y同时出现,可以用联合概率 p ( x , y ) p(x,y) p(x,y)来表示他们同时发生的概率。这时,x,y同时出现这个联合事件(x,y)的自信息量为 I ( x , y ) = − l o g 2 p ( x , y ) I(x,y)=−log2p(x,y) I(x,y)=log2p(x,y);当x和y相互独立时 p ( x , y ) = p ( x ) p ( y ) p(x,y)=p(x)p(y) p(x,y)=p(x)p(y) ,那么就有 I ( x , y ) = I ( x ) + I ( y ) I(x,y)=I(x)+I(y) I(x,y)=I(x)+I(y)

    4. 若两个事件的出现不是独立的,而是有相互联系的,则可以用条件概率 p ( x ∣ y ) p(x|y) p(xy)来表示,即在事件y出现的概率下,事件x发生的条件概率,这样x的条件自信息量可以定义为 I ( x ∣ y ) = − l o g 2 p ( x ∣ y ) I(x∣y)=−log_2p(x∣y) I(xy)=log2p(xy).

      事件 x i x_i xi的不确定度在数值上等于它的信息量,而不论事件发生与否,只要其概率 p ( x i ) p(x_i) p(xi)存在,那么它就有不确定度;而事件 x i x_i xi的信息量是事件发生后带给人们的信息量。

    二. 熵

    熵指的是随机变量的熵;熵是随机变量不确定度的度量。

    1. 定义

    1. 设X是一个离散型随机变量,分布律为 p ( x ) = p ( X = x ) p(x)=p(X=x) p(x)=p(X=x) x ∈ X x\in X xX为取值空间集合 ,则随机变量X的熵 H ( X ) H(X) H(X)定义为:

    H ( X ) = − ∑ x ∈ X p ( x ) log 2 p ( x ) H(X)=−\sum_{x\in X}p(x) \text{log}_2 p(x) H(X)=xXp(x)log2p(x)

    ​ 单位 b i t bit bit;注意,单位取决于定义用到对数的底。当 b = 2 b = 2 b=2,熵的单位是 b i t bit bit;当 b = e b= e b=e,熵的单位是 n a t nat nat;而当 b = 10 b=10 b=10,熵的单位是 H a r t Hart Hart

    1. 依据Boltzmann’s H-theorem,香农把随机变量 X 的熵值 Η 定义如下:

    H ( X ) = E [ I ( X ) ] = E [ − ln ⁡ ( P ( X ) ) ] . \Eta(X) = \mathrm{E}[\mathrm{I}(X)] = \mathrm{E}[-\ln(\mathrm{P}(X))]. H(X)=E[I(X)]=E[ln(P(X))].

    ​ 其中, P 为X的概率质量函数(probability mass function),E 为期望函数,而 I(X) 是X 的信息量(又称为自信息)。I(X) 本身是个随机变数。

    2. 理解

    熵是数学期望!熵是数学期望!熵是数学期望!

    随机变量X的熵的含义就是X的所有可能的事件 x ∈ X x\in X xX的自信息量( 即 I ( x ) I(x) I(x) )的期望。

    熵又称为自信息(self-information),表示信源 X 每发一个符号(不论发什么符号)所提供的平均信息量。

    熵可以理解为不确定性的量度(或者说是多样性diversity的度量),因为越随机的信源的熵越大。熵可以被视为描述一个随机变量的不确定性的数量。一个随机变量的熵越大,它的不确定性越大。那么,正确估计其值的可能性就越小。越不确定的随机变量越需要大的信息量用以确定其值。

    随机变量X的实际上是X的分布的泛函数,不依赖于X的实际取值,只依赖于X的分布
    泛函数:输入为函数,输出为实数的函数。

    信息量是事件的信息量,熵是随机变量的信息量;

    当所有的 p ( x ) p(x) p(x) 都相等,且值为 p ( x ) = 1 / M p(x) = 1/M p(x)=1/M 时,熵取得最大值;当且仅当X的分布是均匀分布时,熵最大。

    三. 联合熵

    1. 定义

    对于联合分布为 p ( x , y ) p(x,y) p(x,y)的一对离散型随机变量 ( X , Y ) (X,Y) (X,Y),其联合熵(joint entropy) H ( X , Y ) H(X,Y) H(X,Y)定义为:
    H ( X , Y ) = − ∑ x ∈ X ∑ y ∈ Y p ( x , y ) l o g 2 p ( x , y ) H(X,Y)=-\sum_{x\in X} \sum_{y \in Y}p(x,y) \mathrm{log}_2 p(x,y) H(X,Y)=xXyYp(x,y)log2p(x,y)
    单位bit。

    2. 理解

    1. 联合熵的含义就是所有可能事件(x,y)的自信息量的期望。
      H ( X , Y ) = E ( I ( X , Y ) ) = − E ( l o g 2 p ( x , y ) ) = − ∑ 所 有 x ∑ 所 有 y p ( x , y ) l o g 2 p ( x , y ) \mathrm{H}(X,Y)=\mathrm{E}(\mathrm{I}(X,Y))=−\mathrm{E}(\mathrm{log}_2p(x,y)) \\ =-\sum_{所有x} \sum_{所有y}p(x,y) \mathrm{log}_2 p(x,y) H(X,Y)=E(I(X,Y))=E(log2p(x,y))=xyp(x,y)log2p(x,y)

    2. 联合熵实际上就是描述一对随机变量平均所需要的信息量。

    四. 条件熵

    1. 定义

    在给定随机变量X的条件下,随机变量Y的不确定性。
    H ( Y ∣ X ) = − ∑ x ∈ X p ( x ) H ( Y ∣ X = x ) = − ∑ x ∈ X p ( x ) ∑ y ∈ Y p ( y ∣ x ) l o g 2 p ( y ∣ x ) = − ∑ x ∈ X ∑ y ∈ Y p ( x , y ) l o g 2 p ( y ∣ X = x ) H(Y|X)=-\sum_{x\in X} p(x)H(Y|X=x) \\ =-\sum_{x\in X} p(x) \sum_{y \in Y} p(y|x) \mathrm{log}_2 p(y|x) \\ =-\sum_{x\in X} \sum_{y \in Y}p(x,y) \mathrm{log}_2 p(y|X=x) \\ H(YX)=xXp(x)H(YX=x)=xXp(x)yYp(yx)log2p(yx)=xXyYp(x,y)log2p(yX=x)

    2. 理解

    注意,这个条件熵,不是指在给定某个数(某个变量为某个值)的情况下,另一个变量的熵是多少,变量的不确定性是多少?而是期望!因为条件熵中X也是一个变量,意思是在一个变量X的条件下(变量X的每个值都会取),另一个变量Y熵对X的期望。

    3. 定理链式法则在这里插入图片描述
    证明:
    img

    五. 互信息

    随机变量X为信源符号集合,随机变量Y为信宿符号集合,则互信息 I ( X ; Y ) I(X;Y) I(X;Y)表示信宿收到一个符号时,平均能够获得的信源的信息量;也可理解为X与Y之间的离散信道上传输每个符号的平均信息量。

    定义先验概率为信源X的分布 p ( x i ) p(x_i) p(xi)。当信宿收到一个符号 y j y_j yj后,信宿可以计算信源发出各符号的条件概率 p ( x i ∣ y j ) p(x_i∣y_j) p(xiyj),定义为后验概率。

    随机变量可等价为信源,事件可等价为符号。

    1. 定义

    定义:事件 y j y_j yj与事件 x i x_i xi间的互信息量表示从事件y发生所得到的关于事件x的信息量。互信息量定义为后验概率与先验概率之比的对数。

    平均互信息 I ( X ; Y ) I(X;Y) I(X;Y)克服了互信息量 I ( x i ; y j ) I(x_i;y_j) I(xi;yj)的随机性,成为一个确定的量。因此可以作为信道中流通信息量的整体测度。
    即:
    img

    2. 理解

    因为H(X)是符号X的熵或者不确定度,而 H ( X ∣ Y ) H(X|Y) H(XY)是当Y已知时X的不确定度,那么可见“Y已知”这件事使得X的不确定度减少了 I ( X ; Y ) I(X;Y) I(X;Y),这意味着“Y已知后”所获得的关于X的信息是 I ( X ; Y ) I(X;Y) I(X;Y).

    由此可以看出,互信息 I ( X ; Y ) I(X;Y) I(X;Y)是在给定Y知识条件下X的不确定度的缩减量。则,[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-h94tQfY6-1589858128996)(E:%5Cmaterials%5Creading%20paper%5Crelay%20channel%20capacity%2020200515%5C%E7%9F%A5%E8%AF%86%E7%82%B9%5C%E4%BF%A1%E6%81%AF%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%A6%82%E5%BF%B5.assets%5Cgif-1589857845034.gif)]
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    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-niun93hf-1589858128998)(E:%5Cmaterials%5Creading%20paper%5Crelay%20channel%20capacity%2020200515%5C%E7%9F%A5%E8%AF%86%E7%82%B9%5C%E4%BF%A1%E6%81%AF%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%A6%82%E5%BF%B5.assets%5Cgif-1589857848225.gif)]
    可得,

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    由于 H(X|X) = 0, 所以, H(X) = H(X) – H(X|X) = I(X; X)

    这一方面说明了为什么熵又称自信息,另一方面说明了两个完全相互依赖的变量之间的互信息并不是一个常量,而是取决于它们的熵。

    六. 信道容量

    信息传输率: R = I ( X ; Y ) R=I(X;Y) R=I(X;Y) ,单位bit/符号
    信道容量:最大的信息传输率。
    C = m a x p ( x ) I ( X ; Y ) C=\mathrm{max}_{p(x)}\mathrm{I}(X;Y) C=maxp(x)I(X;Y)
    单位bit/符号。

    根据信道容量的定义,就是在固定信道条件下,对所有可能的输入概率分布p(x)求平均互信息的极大值。

    I ( X ; Y ) I(X;Y) I(X;Y)是输入概率的上凸函数,故极大值一定存在。

    信道的互信息 I ( X ; Y ) I(X;Y) I(X;Y)的极大值即等于信道容量。

    ————————————————
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_34440148/article/details/84642402

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  • 找到个文档,是刚学LR时对这些单位的总结,最开始对换算带宽流量那块挺晕的,后来把网上的很多资料自己整理了一下,慢慢的感觉思路清晰了不少,算吞吐之类的就不那么费劲了。现在共享给大家,希望对新手帮助。...
  • 1B=8bit:一个字节占8位 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB
  • 有哪些值得推荐的计算机专业的竞赛?

    千次阅读 多人点赞 2021-08-19 17:03:13
    恐怕只有ACM才这个实力。 其它竞赛,都只起到锦上添花的作用,只有竞赛奖牌没有实际能力,想找份工作恐怕也并不是那么容易。 对于工作而言,有些证书可能作用不大,但对于考研来说却是有用的。 计算机里的竞赛...
  •   在工作中,遇到一个需求:将 N 个单位随机分配给 n 个人,其中每个单位有对应的工作,分配时要尽量按工作平均分给 n 个人,且人员的所属单位不能包括在被分配的单位中(N &amp;amp;gt;= n)。例如:三...
  • 白话信息

    千次阅读 2017-08-04 03:19:58
    距离远,时间短,温度低,我们知道可以用米或者千米来度量距离,用时分秒可以来度量时间的长短,用摄氏度或者华氏度来度量温度的高低,那么我们常说这个信息多...信息量是了解一个未知事物需要查询的
  • 计算机中字符大小单位区分

    千次阅读 2012-02-25 11:57:53
    信息量单位(bit) 两个概念  1) 计算机专业术语,是信息量单位,是由英文BIT音译而来。二进制数的一位所包含的信息就是一比特,如二进制数0100就是4比特。  2)二进制数字中的位,信息量的度量单位,为信息量...
  • 内存的单位

    千次阅读 2016-04-12 11:29:25
    首先,计算机的最小单位是什么呢? 人认为是字节B(Byte),我认为是比特b...我个人认为是因为如果由一个位组成就没必要在命令一个字节名词了,同时一个位表示的信息量太少了,8位就可以表示2的8次方的不同意思了,所
  • 4G与5G网络有哪些区别

    万次阅读 2021-06-11 13:56:29
    最小调度单位资源:RB   4G和5G不同之处 1);子载波宽度 4G:固定为15kHz。 5G:多种选择,15kHz、30kHz、60kHz、120kHz、240kHz,且一个5G帧中可以同时传输多种子载波带宽。   2); 最小调度单位时间 4G:...
  • 假如你学的是计算机的相关业余,假如你想在职场上让自己更竞争力,你首先要斟酌那些最含金的证书,那些大学里的计算机等级测验证书就不用斟酌了,就像你学英语业余去外企应聘,你拿的却是4、6级测验证书一样,...
  • 对AD域结合常见需求用C#进行一些读取信息的操作^_^!   目录   示例准备知识了解读取AD域信息示例DirectorySearcher.Filter属性扩充说明用户属性扩充说明(含图文属性对照) 常规地址...
  • ,比如我想知道fastAI这个文件夹多大,我肯定希望以MB或者GB为单位。使用 du -sh * 是可以这么人性化的显示的 sty@dl-server01:~/styfiles$ du -sh * 4.0 K demo.sh 2.6 G fastAI 15 M pythonFile 24 K ...
  • 数据存储计量单位换算

    千次阅读 2020-10-04 10:34:03
    计算机中存储数据的最小单位:位 bit (比特)(Binary Digits),存放一位二进制数,即 ...如卡车的载重是吨,也就是这辆卡车能存储货物的数量,吨就是它的单位量词。 二进制序列用以表示计算机、电子信息数据容量的量纲
  • 大数据有哪些特征?

    千次阅读 热门讨论 2021-05-05 13:07:47
    1.数据大(Volume) 非结构化数据的超大规模和增长,导致数据集合的规模不断扩大,数据单位已从GB到TB再到PB级,甚至开始以EB和ZB来计数。 2.类型繁多(Variety) 大数据的类型不仅包括网络日志、音频、视频、图片、...

空空如也

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信息量的单位有哪些